VaRとCVaRは、投資リスクを評価するための重要な指標です。この記事では、これらの指標の概要と具体的な計算方法を紹介し、ポートフォリオ管理に役立てる方法を解説します。

Stable Diffusion 3は、CLIPとT5を組み合わせた新しいText Encoderや、DiTアーキテクチャの導入で大幅に進化しました。新しいノイズスケジューラーにより、生成性能が向上し、txt2imgで最先端モデルを超える性能を実現。簡単に論文の内容を説明します。

Stream Diffusionはリアルタイムで高品質な画像生成を可能にする技術です。この記事ではStream Diffusionがどのようにリアルタイムの画像生成を可能にしているのかを簡単に説明します。

投資やリスク管理において重要な役割を果たすBarraモデルは、複数のファクターを用いてポートフォリオのリスクを評価し、リターンを予測するための強力なツールです。本記事では、Barraモデルの基本的な仕組みと、その実際の計算方法について簡単に解説しま…

IPAdapterは、既存のStable Diffusionモデルに画像プロンプト機能を追加し、計算コストを抑えながらも画像のスタイルを維持した画像生成を実現します。この記事では、そのアーキテクチャやメリット、評価結果について簡潔に解説します。

AnimateDiffは、Stable Diffusionモデルを拡張して動画生成を可能にする新技術です。その特徴であるDomain AdapterやMotion Moduleについて、そして高品質なアニメーション生成の仕組みを簡単に解説します。

Fama-French 3ファクターモデルを使って投資のリターンを分析する方法を紹介。市場リスク、サイズファクター、バリューファクターを組み合わせて、リスクをより精確に評価します。Pythonコードと実行結果を含む実践的なガイドで、投資ポートフォリオの管理を…

本記事では、リスクパリティポートフォリオの基本概念、メリット、計算方法、そしてPythonでの実装方法について解説します。

LoRAは、大規模なモデルに小さな層を追加し、計算コストを削減しながら高いパフォーマンスを実現します。その手法とメリットを簡単に紹介します。

ControlNetはStable Diffusionモデルを強化し、姿勢を学習・制御できるようにします。この記事では、初心者向けにその基本概念を紹介します。

Textual Inversionは、プロンプトの言語ベクトルを通じてStable Diffusionの出力を制御する手法です。LoRAとの違いを比較しながら、初心者にも理解しやすい形でその仕組みと応用方法を紹介します。

ブラック・リッターマン法は、投資ポートフォリオの資産配分を最適化するためのモデルです。この記事では、このモデルの基本概念から、Pythonを使った具体的な計算方法までを詳しく解説します。

この記事では、Pythonを用いたモダンポートフォリオ理論の平均分散最適化と効率的フロンティアの計算方法を解説します。理論的背景から具体的な計算手順、Pythonコードによる実装例まで、投資ポートフォリオを最適化するためのステップを詳しく紹介していま…

この記事では、平均分散最適化を用いて最適なポートフォリオを構築する方法を解説します。基本概念の説明から、リターンやリスク、共分散の計算方法、効率的フロンティアの構築までをステップバイステップで紹介。Pythonコードを使って実際に計算し、ポート…

この記事では、Stable Diffusionの画像生成モデルの仕組みを解説します。拡散モデルの基本概念からLatent Diffusion Models（LDM）の詳細まで、理論的背景と具体的なプロセスを説明。なんとなくで使ってるその技術、どうやって動いてるか知りたくないですか？

CAPM（Capital Asset Pricing Model）は、投資リスクとリターンの関係を数式で説明するモデルです。この記事では、CAPMの基本的な概念とそのメリット、デメリットについて詳しく解説します。また、具体的な計算手順を紹介し、投資ポートフォリオの最適化にど…

この記事では、マーケットポートフォリオの概念とその計算方法について解説します。市場全体を反映する資産配分の理論的背景から、実際の計算手順や具体例を紹介。分散投資のメリットと市場ベンチマークとしての活用方法も詳述しています。